Unsere Plattform verwendet eine anspruchsvolle Palette von Predictive Models, um eine Vielzahl von Anwendungen abzudecken, von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Prognosen und darüber hinaus. Hier ist eine Übersicht der Arten von Modellen, die wir nutzen:
1. Große Sprachmodelle (LLMs oder Generative AI):
Standardmäßig nutzt unser System Azure mit ChatGPT 4 für große Sprachmodelle. Wir bieten die Flexibilität, zwischen verschiedenen LLMs zu wechseln, einschließlich LLama2, OpenAI, Mistral und anderen, um den Benutzerpräferenzen oder spezifischen Projektanforderungen gerecht zu werden. Unsere Plattform ist darauf ausgelegt, nahezu jedes LLM zu integrieren, um Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit an verschiedene Aufgaben zu gewährleisten. Wenn ein angefordertes LLM nicht direkt unterstützt wird, unternehmen wir Schritte, um die Kompatibilität und Konnektivität sicherzustellen, um den Benutzerbedürfnissen gerecht zu werden.
2. Modelle für Klassifikation, Regression und automatisierte Lösungen:
Unser Ansatz für Klassifikations- und Regressionsaufgaben umfasst eine umfangreiche Palette von Modellen, wie Linear, Entscheidungsbaum, Random Forest, Extra Trees, LightGBM, Xgboost, CatBoost, Neuronale Netzwerke und Nächste Nachbarn. Dieses vielfältige Toolkit ermöglicht es uns, ein breites Spektrum an Herausforderungen effektiv anzugehen.
Darüber hinaus ist unser System mit einem adaptiven Auswahlmechanismus für automatisierte Lösungen ausgestattet, der dynamisch das am besten geeignete Modell basierend auf dem Kontext und der gewünschten Trainingsqualität auswählt. Dies stellt sicher, dass die Modelle, die wir einsetzen, auf die spezifischen Anforderungen jeder Aufgabe zugeschnitten sind, von einfachen Klassifikationen bis hin zu komplexen prädiktiven Analysen.
Für Szenarien, die eine erhöhte Genauigkeit oder Leistung erfordern, verlässt sich unsere Plattform nicht auf ein einzelnes Modell. Stattdessen erzeugen wir mehrere Modelle unterschiedlicher Typen und Konfigurationen, bewerten sie basierend auf ihrer Leistung und erstellen dann ein Ensemble der besten Modelle. Dieser Ensemble-Ansatz verbessert die Genauigkeit unserer Vorhersagen erheblich und ermöglicht es uns, überlegene Ergebnisse zu liefern, ohne komplexe Eingaben von den Benutzern zu verlangen.
3. Modelle für Prognosen:
Für Prognoseprobleme umfasst unser Toolkit Modelle wie Arima, Sarima, Prophet und Bayessche Modelle. Diese werden aufgrund ihrer nachgewiesenen Zuverlässigkeit und Effektivität bei der Vorhersage zukünftiger Trends und Muster in verschiedenen Bereichen ausgewählt.
Durch diesen umfassenden und adaptiven Einsatz prädiktiver Modelle stellt unsere Plattform sicher, dass Benutzer Zugang zu modernsten KI-Technologien haben, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind, und erleichtert den Weg zur Erlangung genauer und umsetzbarer Erkenntnisse.
Grundsätzlich teilen wir das Benutzerdatensatz (das ist die Quelle der Wahrheit) in zwei kleine Sets.
Das sind die Trainingsset (in der Regel 80 % des ursprünglichen Datensatzes) und Testset (20%).
Wir trainieren einen Machine Learning Algorithmus, um eine gute Genauigkeit mit unserem Trainingsset.
Was ich mit Training meine, ist die Reduzierung des Fehlers bei Vorhersagen. Im Allgemeinen haben wir zunächst ein zufälliges Modell, das Ihnen im Grunde eine zufällige Antwort gibt. Dann fordern wir eine Vorhersage für unser Trainingsset an, das Modell gibt uns eine Antwort (zunächst zufällig), dann führen wir alle notwendigen Anpassungen durch, um unser Modell dazu zu bringen, das zu antworten, was wir erwartet haben (weil wir die Wahrheit kennen). Dann machen wir mit allen anderen Zeilen in unserer Trainingsphase weiter.
In der Tat wird dieser Prozess viele Male durchgeführt.
Nachdem ein Modell trainiert wurde und eine gute Genauigkeit auf unserem Trainingsset hat, machen wir einfach eine Vorhersage auf unserem Testset (nicht gesehene Daten für unser Modell), dann bewerten wir, wie gut unser Modell nicht gesehene Daten vorhersagt, dies ist Verallgemeinerung.
Diese Testgenauigkeit ist die, die wir den Benutzern anzeigen (denn natürlich wird das Modell eine gute Genauigkeit im Trainingsset haben).
Unser System verfügt über eine raffinierte und hocheffiziente Struktur, die darauf ausgelegt ist, die Verarbeitung und Lieferung maßgeschneiderter Lösungen zu optimieren. Im Zentrum unserer Plattform steht ein fortschrittlicher API-Service, der als primärer Einstiegspunkt für Anfragen fungiert. Dies wird durch eine Vielzahl spezialisierter Komponenten unterstützt, die jeweils einer bestimmten Funktion gewidmet sind, um eine schnelle und präzise Antwort auf die Bedürfnisse der Benutzer zu gewährleisten.
Die Architektur wird durch modernste Datenbanktechnologien untermauert, die sorgfältig ausgewählt wurden, um Datenintegrität, Sicherheit und Zugänglichkeit zu gewährleisten. Unsere Infrastruktur umfasst auch die neuesten Datenmanagement-Tools, die entwickelt wurden, um große Mengen an Informationen mit unübertroffener Effizienz zu verarbeiten und zu analysieren.
Im Kern unserer Innovation steht ein einzigartiges Multi-Agenten-System, das aus einer Reihe von vorkonfigurierten „Agents“ besteht. Diese Agents, ausgestattet mit spezifischen Fähigkeiten, arbeiten zusammen, um Anfragen intelligent und adaptiv zu verarbeiten und zu beantworten. Diese Strategie ermöglicht es uns, eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen, von der Softwareentwicklung bis zur Erstellung komplexer Visualisierungen und strategischer Planung, mit außergewöhnlicher Präzision und Kreativität.
Ohne spezifische technische Details zu vertiefen, die einen wesentlichen Teil unseres Wettbewerbsvorteils ausmachen, können wir bestätigen, dass unsere Plattform darauf ausgelegt ist, die komplexesten Herausforderungen zu meistern und Lösungen anzubieten, die an der Spitze der heutigen Technologie stehen.
Alle Fälle, die Sie bereitgestellt haben, sind in Ordnung, wir können auch:
- Vorhersageprognosen erstellen
- Geschäftshypothesen validieren
- Benutzerdaten bereinigen (automatisch und auf Abruf)
- Kontrafaktische Analyse
- Daten anonymisieren (synthetische Daten gelten als anonymisierte Daten)
Zusätzliche Anwendungsfälle werden angezeigt hier
Um sowohl die globale als auch die spezifische Feature-Importance zu berechnen, verwenden wir SHAP-Werte.
Um die besten Parameter für jedes ML-Modell zu bestimmen, verwenden wir eine Methode, die einem Wettbewerb zwischen verschiedenen Modellen ähnelt, einschließlich unterschiedlicher Konfigurationen von Neural Networks mit variierenden Knotenzahlen.
Dieser wettbewerbsorientierte Ansatz hilft uns, alle Hyperparameter zu optimieren.
Zusätzlich implementieren wir Prüfungen auf Overfitting während des Hyperparameter-Optimierungsprozesses, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle über eine robuste Fähigkeit zur Generalisierung verfügen.
+34 91 991 95 65
+61 410 497229